2026年8月24日，美国《麻省理工科技评论》刊文指出，当前大语言模型在语言习得效率上远不及人类婴儿。研究显示，婴儿接触约1000万至3000万个词即可说出清晰句子，而同量数据训练GPT-2仅产出混乱文本。斯坦福大学认知科学家迈克尔·C·弗兰克强调，AI需耗尽海量人类知识并消耗巨大算力，方能逼近幼儿一年内自然达成的语言能力。专家认为，单纯扩大模型规模难达人类水平智能，该效率鸿沟正成为AI发展关键瓶颈。